conda create -n env-01 python=3.9 scipy=0.15.0 numpy
注意：有关 conda 命令行的更多信息，您可以阅读 Conda 环境。
如果您在 VS Code 运行时创建了新的 conda 环境，请使用Python: 选择解释器窗口右上角的刷新图标；否则，您可能无法在其中找到该环境。
要确保从 Shell 的角度正确设置环境，请使用 Anaconda 提示符并激活所需的环境。然后，您可以通过输入 code . 命令来启动 VS Code。VS Code 打开后，您可以通过使用命令面板或单击状态栏来选择解释器。
虽然 VS Code 的 Python 扩展目前没有与 conda environment.yml 文件的直接集成，但 VS Code 本身是一个出色的 YAML 编辑器。
如果默认 Shell 设置为 PowerShell，则无法在 VS Code 集成终端中自动激活 conda 环境。要更改 Shell，请参阅 集成终端 - 终端配置文件。
您可以手动指定要用于激活的 conda 可执行文件路径（版本 4.4+）。为此，请打开命令面板 (⇧⌘P (Windows、Linux Ctrl+Shift+P)) 并运行首选项：打开用户设置。然后，使用适当的路径设置 python.condaPath（位于用户设置的 Python 扩展部分）。
使用 Python 解释器
选择并激活环境
Python 扩展会尝试找到并选择它认为最适合工作区的环境。如果您希望选择特定环境，请使用命令面板 (⇧⌘P (Windows、Linux Ctrl+Shift+P)) 中的Python: 选择解释器命令。
注意：如果 Python 扩展未找到解释器，则会发出警告。在 macOS 12.2 及更早版本上，如果您使用的是 OS 自带的 Python 解释器，该扩展也会发出警告，因为已知该解释器存在兼容性问题。在任何情况下，您可以通过在用户 设置 中将 python.disableInstallationCheck 设置为 true 来禁用这些警告。
Python: 选择解释器 命令显示可用全局环境、conda 环境和虚拟环境的列表。（有关这些环境类型的区别，包括详细信息，请参阅 扩展程序查找环境的位置 部分。）例如，以下图像显示了多个 Anaconda 和 CPython 安装，以及一个 conda 环境和一个位于工作区文件夹内的虚拟环境 (env)
注意：在 Windows 上，VS Code 可能需要一些时间才能检测到可用的 conda 环境。在此过程中，您可能会在环境路径之前看到“（缓存）”。该标签表示 VS Code 当前正在使用该环境的缓存信息。
如果您在 VS Code 中打开了一个文件夹或工作区，并且从列表中选择了解释器，则 Python 扩展程序会将该信息存储在内部。这将确保在您重新打开工作区时使用相同的解释器。
选定的环境由 Python 扩展程序用于运行 Python 代码（使用 Python: 在终端中运行 Python 文件 命令）、在编辑器中打开 .py 文件时提供语言服务（自动完成、语法检查、代码检查、格式化等）以及使用 终端: 创建新终端 命令打开终端。在后一种情况下，VS Code 会自动激活选定的环境。
提示：要防止自动激活选定的环境，请将 "python.terminal.activateEnvironment": false 添加到您的 settings.json 文件中（它可以作为现有设置的同级放置在任何位置）。
提示：如果激活命令生成消息“Activate.ps1 未经数字签名。您无法在当前系统上运行此脚本。”，则需要临时更改 PowerShell 执行策略以允许脚本运行（请参阅 PowerShell 文档中的 关于执行策略）：Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
注意：默认情况下，VS Code 在调试代码时使用为您的工作区选择的解释器。您可以通过在调试配置的 python 属性中指定不同的路径来覆盖此行为。请参阅 选择调试环境。
选定的解释器版本将显示在状态栏的右侧。
状态栏还反映了未选择解释器的情况。
在这两种情况下，单击状态栏的此区域都是 Python: 选择解释器 命令的便捷快捷方式。
提示：如果您在 VS Code 识别虚拟环境方面遇到任何问题，请 提交问题，以便我们帮助确定原因。
手动指定解释器
如果 VS Code 没有自动找到您要使用的解释器，则可以浏览文件系统以查找解释器，或手动提供其路径。
您可以通过运行 Python: 选择解释器 命令并选择解释器列表顶部显示的 输入解释器路径... 选项来执行此操作
然后，您可以在文本框中直接输入 Python 解释器的完整路径（例如，“.venv/Scripts/python.exe”），也可以选择 查找... 按钮并浏览文件系统以找到您要选择的 Python 可执行文件。
如果您要手动指定一个默认解释器，该解释器将在您第一次打开工作区时使用，则可以为 python.defaultInterpreterPath 设置创建或修改条目。
注意：在为工作区选择解释器后，对 python.defaultInterpreterPath 设置的更改不会被采用；一旦为工作区选择初始解释器，对该设置的任何更改都将被忽略。
此外，如果您要为所有 Python 应用程序设置一个默认解释器，则可以在用户设置中手动添加 python.defaultInterpreterPath 条目。为此，请打开命令面板（⇧⌘P（Windows、Linux Ctrl+Shift+P））并输入 首选项: 打开用户设置。然后使用相应的解释器设置用户设置中 Python 扩展程序部分的 python.defaultInterpreterPath。
扩展程序如何自动选择环境
如果未指定解释器，则 Python 扩展程序会自动选择以下优先级顺序中版本最高的解释器
直接位于工作区文件夹下的虚拟环境。
与工作区相关但存储在全局位置的虚拟环境。例如，Pipenv 或 Poetry 环境位于工作区文件夹之外。
全局安装的解释器。例如，在 /usr/local/bin、C:\\python38 等中找到的解释器。
注意：选定的解释器可能与您的终端中 python 所引用的内容不同。
如果 Visual Studio Code 没有自动找到您的解释器，则可以 手动指定解释器。
扩展程序查找环境的位置
扩展程序会自动在以下位置查找解释器，不按特定顺序
标准安装路径，例如 /usr/local/bin、/usr/sbin、/sbin、c:\\python36 等。
直接位于工作区（项目）文件夹下的虚拟环境。
位于 python.venvPath 设置（请参阅 常规 Python 设置）中标识的文件夹中的虚拟环境，该文件夹可能包含多个虚拟环境。扩展程序会在 venvPath 的一级子文件夹中查找虚拟环境。
位于 ~/.virtualenvs 文件夹中用于 virtualenvwrapper 的虚拟环境。
由 pyenv、Pipenv 和 Poetry 创建的解释器。
位于 WORKON_HOME（由 virtualenvwrapper 使用）标识的路径中的虚拟环境。
由 conda env list 找到的 conda 环境。没有解释器的 conda 环境将在选择时安装一个解释器。
安装在工作区文件夹下的 direnv 的 .direnv 文件夹中的解释器。
环境和终端窗口
使用 Python: 选择解释器 后，该解释器将在右键单击文件并选择 Python: 在终端中运行 Python 文件 时应用。除非您将 python.terminal.activateEnvironment 设置更改为 false，否则在使用 终端: 创建新终端 命令时，环境也会自动激活。
请注意，从激活了特定 Python 环境的 shell 启动 VS Code 不会自动在默认的集成终端中激活该环境。
注意：如果将 PowerShell 设置为集成 shell，则无法在集成终端中自动激活 conda 环境。请参阅 集成终端 - 终端配置文件，了解如何更改 shell。
使用 Python: 选择解释器 命令更改解释器不会影响已打开的终端面板。因此，您可以在拆分的终端中激活不同的环境：选择第一个解释器，为其创建一个终端，选择一个不同的解释器，然后使用终端标题栏中的拆分按钮（⌘\（Windows、Linux Ctrl+Shift+5））。
选择调试环境
默认情况下，调试器将使用 Python 扩展程序选择的 Python 解释器。但是，如果 launch.json 的调试配置中指定了 python 属性，则它优先。如果未定义此属性，它将回退到使用为工作区选择的 Python 解释器路径。
有关调试配置的更多详细信息，请参阅 调试配置。
环境变量定义文件
环境变量定义文件是一个文本文件，其中包含 environment_variable=value 形式的键值对，使用 # 作为注释。不支持多行值，但允许引用先前定义的环境变量。环境变量定义文件可用于调试和工具执行（包括代码检查程序、格式化程序、IntelliSense 和测试工具）等场景，但不会应用于终端。
注意：环境变量定义文件不一定是跨平台的。例如，虽然 Unix 在环境变量中使用 : 作为路径分隔符，但 Windows 使用 ;。不会对这种操作系统差异进行规范化，因此您需要确保任何环境定义文件都使用与您的操作系统兼容的值。
默认情况下，Python 扩展程序会在当前工作区文件夹中查找并加载名为 .env 的文件，然后应用这些定义。该文件由用户设置中的默认条目 "python.envFile": "${workspaceFolder}/.env" 标识（请参阅 常规 Python 设置）。您可以随时更改 python.envFile 设置以使用不同的定义文件。
注意：环境变量定义文件并非在所有可以使用环境变量的情况下都使用。除非 Visual Studio Code 文档另有说明，否则这些文件只会根据其定义影响某些场景。例如，扩展程序在解析设置值时不会使用环境变量定义文件。
调试配置还包含一个 envFile 属性，该属性也默认为当前工作区中的 .env 文件（请参阅 调试 - 设置配置选项）。此属性允许您轻松设置用于调试目的的变量，这些变量会替换在默认 .env 文件中指定的变量。
例如，在开发 Web 应用程序时，您可能希望轻松地在开发服务器和生产服务器之间切换。您可以使用单独的定义文件来完成每个操作，而不是将不同的 URL 和其他设置直接编码到应用程序中。例如
dev.env 文件
# dev.env - development configuration
# API endpoint
MYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/dev/
# Variables for the database
MYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/dev
MYPROJECT_DBUSER=devadmin
MYPROJECT_DBPASSWORD=!dfka**213=
prod.env 文件
# prod.env - production configuration
# API endpoint
MYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/
# Variables for the database
MYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/
MYPROJECT_DBUSER=coreuser
MYPROJECT_DBPASSWORD=kKKfa98*11@
然后，您可以将 python.envFile 设置设置为 ${workspaceFolder}/prod.env，然后将调试配置中的 envFile 属性设置为 ${workspaceFolder}/dev.env。
注意：当使用多种方法指定环境变量时，请注意优先级顺序。launch.json 文件中定义的所有 env 变量将覆盖 python.envFile 设置（用户或工作区）指定的 .env 文件中包含的变量。同样，launch.json 文件中定义的 env 变量将覆盖 launch.json 中指定的 envFile 中定义的环境变量。
PYTHONPATH 变量的使用
PYTHONPATH 环境变量指定 Python 解释器应查找模块的其他位置。在 VS Code 中，可以通过终端设置（terminal.integrated.env.*）和/或 .env 文件来设置 PYTHONPATH。
当使用终端设置时，PYTHONPATH 会影响用户在终端中运行的任何工具，以及扩展程序为用户执行并通过终端路由的任何操作，例如调试。但是，在这种情况下，当扩展程序执行未通过终端路由的操作时（例如使用代码检查程序或格式化程序），此设置不会影响模块查找。
编辑代码 - 了解 Python 的自动完成、IntelliSense、格式化和重构。
调试 - 了解如何本地和远程调试 Python。
测试 - 配置测试环境并发现、运行和调试测试。
设置参考 - 探索 VS Code 中所有与 Python 相关的设置。
更多 Python 资源
VS Code 中的 Python 入门 - 学习如何在 VS Code 中编辑、运行和调试代码。
虚拟环境和包 (Python.org) - 了解有关虚拟环境和包的更多信息。
安装 Python 模块 (Python.org) - 学习如何安装 Python 模块。
Python 教程 (Python.org) - 了解有关 Python 语言的更多信息。
